FreQuant: A Reinforcement-Learning based Adaptive Portfolio Optimization with Multi-frequency Decomposition
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摘要
本报告提出FreQuant框架，利用离散傅里叶变换（DFT）将资产信号转换至频率域，捕捉主流及突发市场频率，实现自适应的投资组合优化。通过多事件融合网络和频率关系编码器，模型自适应强调关键频率特征，显著提升收益和稳定性，实证结果显示FreQuant可实现最高2.1倍年化收益和2.9倍组合价值优势，优于现有方法[page::0][page::1][page::3][page::6][page::7][page::8]。
